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為 Arduino、ESP32 與 RP2040 專案提供自動化靜態程式碼審查。檢測記憶體安全性、程式結構與最佳實踐,協助提升韌體品質與可靠性。
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透過 CLI 將專案程式碼與提示詞打包,為 AI 模型提供精確的上下文,適用於除錯、重構與程式碼審查。
使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型,執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷,並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。
自動化發票與收據整理,用於稅務準備。能讀取混亂的檔案、提取關鍵金融資訊、標準化檔名,並依照類別歸檔至邏輯資料夾。
自動化票務開發代理,從監控任務來源到自動化建立拉取請求 (PR),並透過 ERNE 標準進行驗證,實現完整的軟體開發生命週期管理。
透過 OpenAI Codex 與 Google Gemini 獲取架構、程式碼審查與除錯的專家觀點,並透明化呈現所有 AI 推論與建議。
一套嚴格的四階段方法論,強制要求在應用任何程式碼修復前,必須先進行系統性的根本原因分析。
React Native 效能最佳化指南,涵蓋 FPS、TTI、Bundle 大小、記憶體洩漏與分析模式,基於 Callstack 的專業最佳實踐。
自動化生成 Spring Boot REST 控制器的 .http 請求檔案,簡化 API 文件編寫與測試流程。
生成、驗證並優化 Mermaid 圖表(如流程圖、時序圖、ERD 等),協助視覺化軟體系統架構與業務工作流程。
系統性地追蹤程式碼流、定位實作、診斷效能問題並繪製系統架構,協助您深入理解複雜的程式碼庫。
Serena MCP 語義代碼分析指南。Serena MCP 連接時自動啟用,優先使用專用工具進行符號搜索、引用追蹤及代碼記憶,以優化分析效率與準確性。